工具使用

如何安装GDB？

GDB安装步骤请参考《MindStudio用户指南》中的“工程管理 > 工程调试与执行 > 调试C/C++代码 > 调试前准备”章节。

如何配置Python SDK解析器？

Python SDK解析器配置步骤请参考《MindStudio用户指南》中的“工程管理 > 工程调试与执行 > 调试Python代码 > 调试前准备”章节。

MindStudio打开工程后，出现操作迟缓、卡顿现象，如何处理？

工程文件下可能存在较大的数据文件，请将数据文件从工程目录转移到其他目录下。

MindStudio支持哪些形式的应用开发？

MindStudio支持基于AscendCL（Ascend Computing Language）或MindX SDK开发应用。

• MindX SDK致力于简化昇腾芯片推理业务开发过程，降低使用昇腾芯片开发的门槛。SDK采用模块化的设计理念，将业务流程中的各个功能单元封装成独立的插件，通过插件的串接快速构建业务。
• 使用AscendCL（Ascend Computing Language）提供的C语言API库开发深度神经网络应用，在昇腾CANN平台上开发应用，实现深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等。

如何进行精度比对？

1. 获取NPU dump数据和GPU/CPU dump数据。
2. 使用精度比对工具对两份dump数据进行比对。

如何使用专家系统工具？

1. 根据专家系统工具的要求准备输入数据。
2. 在专家系统工具执行操作下填入数据，并执行，等待输出结果。

如何通过MindStudio将指定的文件、文件夹同步到远程指定机器的指定目录？

通过Deployment功能可以将指定的文件、文件夹同步到远程指定机器的指定目录。

具体信息请参考《MindStudio用户指南》中的“Ascend Deployment”章节。

如何将PyTorch和TensorFlow训练脚本迁移至基于MindSpore运行的代码？

MindStudio提供了迁移工具X2MindSpore，可以根据适配规则，将基于PyTorch和TensorFlow开发的模型及其训练脚本根据适配规则迁移为可基于MindSpore运行的代码，大幅度提高了脚本迁移速度，降低了开发者的工作量。

• IDE：《MindStudio用户指南》的“分析迁移 > X2MindSpore”。
• 命令行：《分析迁移工具使用指南》。

如何将PyTorch训练脚本迁移至基于昇腾平台运行的代码？

MindStudio提供了迁移工具PyTorch GPU2Ascend，将基于GPU的脚本迁移为基于NPU的脚本的自动化方法，节省了人工手动进行脚本迁移的学习成本与工作量，大幅提升了迁移效率。

• IDE：《MindStudio用户指南》的“分析迁移 > PyTorch GPU2Ascend”。
• 命令行：《分析迁移工具使用指南》。

如何使用性能分析工具？

1. 准备昇腾AI应用或训练工程。
2. 选择合适的性能采集方式并配置需要的采集项。
3. 执行性能数据采集。
4. 进行性能数据分析。